kaggle项目笔记第29页

机器学习模型应该如何调优？这里有三大改进策略

无论是Kaggle竞赛还是工业部署，机器学习模型在搭建起来之后都面临着无尽的调优需求。在这个过程中我们要遵循怎样的思路呢？如果准确性不够，机器学习模型在真实世界就没有什么实用性了。

flare zhao·2022-12-24 18:53

机器学习模型 3 个调优改进策略

作者：XiaoyouWang转自：机器之心编译无论是Kaggle竞赛还是工业部署，机器学习模型在搭建起来之后都面临着无尽的调优需求。在这个过程中我们要遵循怎样的思路呢？

数据不吹牛·2022-12-24 18:22

XGBoost算法浅述

极度梯度提升树XGBoost(xgb,eXtremeGradientBoosting)是boosting算法的一种实现方式，针对分类或回归问题都有非常好的效果，是横扫kaggle的王牌算法，其学习应用速度及运行速度都极其快速

一本糊涂张·2022-12-24 14:46

dataframe减少内存reduce_mem_usage

"""loaddata(reducememoryusage)https://www.kaggle.com/gemartin/load-data-reduce-memory-usage"""importpandasaspdimportnumpyasnpdefreduce_mem_usage

happy5205205·2022-12-24 13:20

Titanic 泰坦尼克之灾 | Kaggle| 入门 1

写这篇博客，有两个目的：1.我是一个kaggle新手，刚刚完成这个入门项目，想做一个总结。2.给别的小伙伴讲讲这个项目，顺便提升自己的理解。如果文中有问题，请在评论区一起讨论，谢谢。

yonsan_·2022-12-24 12:12

pytorch 猫狗识别

数据集分割importshutilimportnumpyasnpimportos#kaggle原始数据集地址original_dataset_dir='D:\\data1\\data'total_num

光着膀子的宁·2022-12-24 10:35

Kaggle手写识别-卷积神经网络Top6%-代码详解

目录1.Introduction简介2.Datapreparation数据准备2.1Loaddata加载数据2.2Checkfornullandmissingvalues检查空值和缺失值2.3Normalization规范化2.4Reshape重塑2.5Labelencoding标签编码2.6Splittrainingandvaldiationset拆分训练集和验证集3.CNN卷积神经网路3.1D

StrawBerryTreea·2022-12-24 10:52

XGBoost 、逻辑回归、随机森林模型实战对比

本文使用kaggle上的泰坦尼克数据集，只是对XGBoost的使用做一个简单的描述，若想知道Kaggle的整个竞赛流程以及在竞赛中如何使用XGBoost进行预测的话，关注

温旧酒一壶~·2022-12-24 07:55

糖尿病视网膜病变检测 (Diabetic Retinopathy Detection)

数据处理1.数据分析2.模型训练2.1模型准备2.2参数设置2.3读取数据并转换为tensor类型2.4开始训练2.5测试模型准确率三、未完成的问题前言我们今年是一个实践就是糖尿病视网膜病变检测这个题目是kaggle

Brandy_Whisky·2022-12-24 01:47

Approaching (Almost) Any Machine Learning Problem

原文：http://blog.kaggle.com/2016/07/21/approaching-almost-any-machine-learning-problem-abhishek-thakur/

taoyuanforrest·2022-12-23 19:09

xgboost时间序列预测matlab,LightGBM和XGBoost实现时间序列预测(2019-04-02)

LightGBM是最近最常见的一类算法，在kaggle比赛中经常被用来做预测和回归，由于性能比较好有着“倚天剑”的称号，而XGBoost则被称为屠龙刀。

久立·2022-12-23 16:42

Kaggle入门题目：基于神经网络的Titanic disaster存活预测

Excel原始数据处理训练集原始数据（部分）数据处理方法（1）舍弃部分数据：无明显规律（Name），格式不统一（Ticket），大量缺失的数据（Cabin）；（2）Sex：male编码1，female编码0；（3）Embarked：S编码1，C编码3，Q编码2；（4）少量缺失的数据以平均值填补（Age，平均值26.273）；（5）测试集进行相同的处理。处理后的数据神经网络搭建及代码在完成数据的基本

没有感情的任务管理器·2022-12-23 16:39

基于Kaggle训练集预测的多层人工神经网络的能源消耗的时间序列预测（Matlab代码实现）

该预测采用多层人工神经网络，基于Kaggle训练集预测未来能源消耗。2运行结果部分代码：%%Exercise2-RecurrentNeur

荔枝科研社·2022-12-23 16:05

RSNA-MICCAI Brain Tumor Radiogenomic Classification

文章目录1.比赛简介1.1链接1.2简介2.数据下载3.baseline代码4.进阶代码5.trick1.比赛简介1.1链接https://www.kaggle.com/c/rsna-miccai-brain-tumor-radiogenomic-classification

望长安于日下·2022-12-23 15:31

[人工智能学习日志]kaggle机器学习实战案例学习1

大佬爆肝750小时把kaggle上【12大机器学习实战项目】用视频的方式讲明白了！

jessica_comeon·2022-12-23 09:33

各种问题汇总

3、jupyterlab警告[IPKernelApp]WARNING|Unknownerrorinhandlingstartupfiles:4、Kaggle平台持续运行项目最多9小时的解决方法5、torch.optim.lr

eye_s1·2022-12-23 01:02

LightGBM（lgb）详解

GBDT不仅在工业界应用广泛，通常被用于多分类、点击率预测、搜索排序等任务；在各种数据挖掘竞赛中也是致命武器，据统计Kaggle上的比赛有一半以上的冠军方案都是基于GBDT。而L

越前浩波·2022-12-22 22:25

Pytorch 文本预处理

Pytorch文本预处理0.环境介绍环境使用Kaggle里免费建立的Notebook教程使用李沐老师的动手学深度学习网站和视频讲解小技巧：当遇到函数看不懂的时候可以按Shift+Tab查看函数详解。

哇咔咔负负得正·2022-12-22 19:33

李宏毅2022机器学习HW7解析

提交地址Kaggle：https://www.kaggle.com/competitions/ml2022spring-hw7，另外关于作业有想讨论的同学可进QQ群：156013866。

机器学习手艺人·2022-12-22 18:41

Kaggle练习赛Spaceship Tantic 数据探索（下）规律一致性分析与对抗性验证

Kaggle练习赛SpaceshipTantic数据探索（下）规律一致性分析与对抗性验证首先对数据进行一下简单的处理。

寒武纪003·2022-12-22 17:26

Kaggle练习赛Spaceship Titantic数据探索（上）

Kaggle练习赛SpaceshipTitantic数据探索（上）kaggle上的练习赛，自己对训练集数据做的一个简单的数据探索。网址数据特征描述：PassengerId-每位乘客的唯一ID。

寒武纪003·2022-12-22 17:55

kaggle员工离职预测——逻辑回归

一、比赛说明比赛地址：https://www.kaggle.com/c/bi-attrition-predict问题描述数据包括员工的各种统计信息，以及该员工是否已经离职，统计的信息包括工资、出差、工作环境满意度

戎梓漩·2022-12-22 16:01

kaggle-员工离职预测

模型建立1、逻辑回归a、写法fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitimportpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionfromsklearn.metricsimportaccuracy_score,recall_score,preci

Samantha_LY·2022-12-22 16:01

【文末送书】2022世界杯冠军预测，机器学习为你揭晓

这两个数据都可以在Kaggle上找到。数据集构建哪些特征可以影响足球比赛的胜负？这个问题有一个非常开放的答案。从选定的球员到当天球

Python进阶者·2022-12-22 14:15

Python Spark 机器学习（二）

PythonSparkML决策树二元分类通过Kaggle上一个题目来实践：StumbleUponEvergreenClassificationChallenge该题目内容是判断一个网页内容是暂时性的(ephemeral

他还是个孩子啊！·2022-12-22 14:20

Python将csv文件中一行分割成多行

/kaggle/input/phishing-site-urls/phishing_site_urls.csv",encoding='latin-1')#按照/分割列data_url=

惜曦华兮·2022-12-22 13:08

Pytorch实现Alexnet训练CIFAR-10数据集

记录一次完全自己实现的深度学习炼丹过程（包括怎么初步设置的参数，怎么排错，记录第一次在kaggle的gpu上跑）。

王大队长·2022-12-22 09:14

解决 ERROR Could not find a version that satisfies the requirement xxx 的问题

解决ERROR:Couldnotfindaversionthatsatisfiestherequirementxxx的问题今天自己在安装kaggle（其他包安装错误也是适用的）时，突然报了以下错误：意思就是找不到一个适合你需求的版本

24岁的小白·2022-12-22 01:33

断点续训 & Pytorch 和 Tensorflow 框架 & VGG16 模型 & 猫狗大战 & 鸢尾花分类

为了方便一键运行程序，运行程序之前，需要从Kaggle数据集网站上面下载‘猫狗大战’的数据集Catan

Flying Bulldog·2022-12-21 22:27

R语言|数据预处理--3缺失值离群点处理

n.missingtab.missingtab.missingn.missing0123456767823686423841136841171624834112、查询缺失值的分布及处理1）读取数据集：https://www.kaggle

**码上人生**·2022-12-21 21:38

keras多层感知机+titanic数据集

值填充字符串数据转化为数值dataframe数据转化为ndarray数据数据标准化总述keras多层感知机模型构建线性模型构建模型编译及训练训练结果可视化测试数据集模型保存关于数据集数据集下载传送门：kaggle

夺笋123·2022-12-21 19:29

如何免费使用GPU进行加速?(两种方法)

Kaggle使用免费GPUGoogleColab使用免费GPU小结如何使用免费的GPU?我是学生党，最近在学习深度学习，需要用到GPU加速，现分享两个免费使用GPU的方法。

Gaolw1102·2022-12-21 16:01

kaggle在output上；pytorch安装包下载后怎么装；（最全的安装包下载带cuda版本）DGL下载；报错：UserWarning: NVIDIA GeForce RTX；fcntl报错

1、kaggle在output上运行（可以从kaggle上查看https://www.kaggle.com/houzitest/cake1111）因为input只能读，所以再output上运行再执行：importtorchprint

爱吃甜的火龙果巧克力·2022-12-21 13:53

猫狗分类-深度学习

系列博客精华参考：深度学习：卷积神经网kaggle猫狗分类“：1234https://blog.csdn.net/qq_40195614/article/details/90450621https://

zqx951102·2022-12-21 09:18

TensorFlow之猫狗分类

文章目录猫狗大战数据集训练数据的读取(input_data.py)卷积神经网络模型的构造(model.py)猫狗大战数据集 Catsvs.Dogs(猫狗大战)是Kaggle大数据竞赛某一年的一道赛题，

付康为·2022-12-21 09:13

python金融风控评分卡模型和数据分析(加强版)

增加数据分析和数据可视化实战，由易到难，带你从菜鸟轻松晋级kaggle级建模高手。碰到问题有老师答疑python金融风控评分卡模型和数据分析(加强版)比原版增加了《呆瓜半小时

python机器学习建模·2022-12-21 08:37

在 BSV 上构建机器学习竞赛市场

如何在BSV上进行机器学习竞赛Kaggle是一个流行的数据建模和数据分析分析竞赛平台，之前已被Google收购。

sCrypt 智能合约·2022-12-21 07:14

kaggle @房价预测 XGBoosts 机器学习

1.导入各种包importtensorflowastffromtensorflow.kerasimportSequential,layersimportkerasimportnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsfromscipy.statsimportnormfromscipyimportst

77‘ Learning·2022-12-21 07:09

kaggle房价预测

通过前面的学习，实战一个房价预测项目，kaggle房价预测，该数据集涵盖了2006-2010年期间亚利桑那州埃姆斯市的房价，包含了很多特征。

副歌微巫师·2022-12-21 07:08

kaggle入门-房价预测-未完结（混乱版）

参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/335673241https://blog.csdn.net/wangc1994/article/details/100760804数据读取importpandasaspd#读取数据train_data=pd.read_csv("./data/train.csv")test_data=pd.read_csv("./data/test.

w_uxidixi·2022-12-21 07:07

实战Kaggle比赛：预测房价

文章目录实战Kaggle比赛：预测房价1-下载和缓存数据集2-访问和读取数据集3-数据预处理4-训练5-K折交叉验证6-模型选择7-提交你的Kaggle预测实战Kaggle比赛：预测房价1-下载和缓存数据集

未来影子·2022-12-21 07:05

【深度学习】Kaggle房价预测总结回顾

importnumpyasnpimportpandasaspdimporttorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2l1.获取数据先从Kaggle上下载对应的数据包

卷心菜小温·2022-12-21 07:33

SVC案例：预测明天是否会下雨（一）

概述：此数据来源于Kaggle上的一份数据，我们的目的是在这个数据集上来预测明天是否会下雨。在这个15W行数据的数据集上，随机抽样5000个样本来为大家演示一些数据预处理和特征工程的思路。

酸奶绿茶·2022-12-21 05:55

澳大利亚降雨预测（基于四种机器学习算法）

数据来源澳大利亚降雨预测数据集来自于Kaggle网站：https://www.kaggle.com/jsphyg/weather-dataset-rattle-package该数据集该数据集包含来自许多澳大利亚气象站的大约

1104676500·2022-12-21 05:54

机器学习算法-支持向量机SVM案例Rain in Australia预测明天是否下雨

切分训练集和测试集四、数据清洗1.将特征进行分类整理建立分类型变量列表建立连续型变量列表2.去重3.异常值处理4.缺失值处理5.对变量进行编码6.处理量纲不统一五、模型创建和评估一、获取数据本案例中所用的数据集为Kaggle

AKlian·2022-12-21 05:42

【机器学习十八番武艺】朴素贝叶斯分类器

朴素贝叶斯分类器朴素贝叶斯分类器数学原理python实现实例（基于scikit-learn）kaggle上的泰坦尼克幸存者预测新闻主题分类朴素贝叶斯分类器贝叶斯分类器是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理作为基础

zhgfn4056100·2022-12-21 04:10

【序列标注】kaggle实战系列-序列标注

数据：来自于98年人民日报NER语料环境：TensorFlow1.13.1模型：BiLSTM-CRF目录一、任务描述二、数据说明三、模型架构概述模型结构模型实现细节四、代码一、任务描述用seq_tag/data_path中的数据训练模型，来完成序列标注任务（命名实体识别），识别出文本中的人名、地名和组织机构名。二、数据说明注：该数据集为小规模中文数据集，来自于98年人民日报NER语料1.标签说明{

Rosyy_·2022-12-21 01:42

【千言-问题匹配】baseline全流程

比赛链接在kaggle上跑的baseline，记录一下过程和遇到的问题。环境：可以选择比赛官方Aistudio，或者colab/kaggle等，因为数据集比较大。

Rosyy_·2022-12-21 01:12

集成学习之Bagging与随机森林（ensemble learning)

RandomForest3.1RandomForestRegressor的实现3.1.1导入模块3.1.2导入数据3.1.3交叉验证及建模4随机森林在巨量数据上的增量学习4.1普通学习vs增量学习4.1.1对sklearn自带数据集进行训练4.1.2同样模型训练kaggle

chelsea_tongtong·2022-12-20 21:03

【Kaggle入门练习赛】2007房价预测

读完了下面这篇文章https://blog.csdn.net/u012063773/article/details/79349256文章写得非常非常好，不过我并没有完全看懂。。。。。。。。。附上所有代码，以及，这些代码全部是抄这篇文章的，我自己加入了一些注释。因为数据分析、数据处理、数据挖掘都写到了一起，所以会有一丢丢长。按理说，数据分析这一块应该用JupyterNotebook来做，这样比较方便

菲菲小姐·2022-12-20 18:12

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